


Un article pour vous aider à comprendre les fonctions d'ordre supérieur de Python
1. Qu'est-ce qu'une fonction d'ordre supérieur ?
La fonction d'ordre supérieur est une fonction très utile en Python. La fonction dite d'ordre supérieur est qu'une fonction peut être utilisée pour recevoir une autre fonction en tant que paramètre. .
Grâce à l'analyse des codes de cas, approfondissez les concepts étape par étape.
2. Les variables peuvent pointer vers des fonctions
Prenons l'exemple de la fonction de valeur absolue intégrée de Python abs().
Appelez cette fonction avec le code suivant :
print(abs(-10))
Le résultat en cours d'exécution :
Mais et si vous n'écriviez que des abdos ?
print(abs)
Résultat en cours :
可见,abs(-10)是函数调用,而abs是函数本身。
要获得函数调用结果,可以把结果赋值给变量:
x = abs(-10) print(x)
运行结果:
但是,如果把函数本身赋值给变量呢?
f = abs print(f)
运行结果:
结论:
函数本身也可以赋值给变量,即:变量可以指向函数。
如果一个变量指向了一个函数,那么,可否通过该变量来调用这个函数?
代码验证:
f = abs print(f(-10))
运行结果:
结果相同,说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。
三、函数名也是变量
那么函数名是什么呢?函数名其实就是指向函数的变量!对于abs()这个函数,完全可以把函数名abs看成变量,它指向一个可以计算绝对值的函数!
把abs指向其他对象,会有什么情况发生?
abs = 10 print(abs(-10))
运行结果:
代码解析:
把abs指向10后,就无法通过abs(-10)调用该函数了!因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10!
当然实际代码绝对不能这么写,这里是为了说明函数名也是变量。要恢复abs函数,请重启Python交互环境。
注:
由于abs函数实际上是定义在builtin模块中的,所以要让修改abs变量的指向在其它模块也生效,要用builtin.abs = 10。
四、传入函数
既然变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。
一个最简单的高阶函数:
def add(x, y, f): return f(x) + f(y)
当调用add(-5, 6, abs)时,参数x,y和f分别接收-5,6和abs,根据函数定义,可以推导计算过程为:
x = -5 y = 6 f = abs f(x) + f(y) == abs(-5) + abs(6) == 11 return 11 print(add(-5, 6, abs))
用代码验证一下:
print(add(-5, 6, abs))
注:
编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收别的函数。
Passez les fonctions en tant que paramètres. Ces fonctions sont appelées fonctions d'ordre supérieur. La programmation fonctionnelle fait référence à ce paradigme de programmation hautement abstrait.
5. Résumé
Cet article est basé sur les bases de Python et présente l'utilisation de fonctions d'ordre supérieur dans les fonctions Python. Chaque section est analysée à travers des cas et affichée avec des rendus d'opérations pour permettre aux lecteurs de mieux comprendre. Il se concentre sur le problème du rapport d'erreurs lors de la transmission de fonctions dans des opérations réelles.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

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